办公建筑逐时电负荷预测：K-means聚类与BP神经网络优化

本文主要探讨了基于k-means聚类算法与BP神经网络在办公建筑逐时电负荷预测中的应用。研究者利用青岛某办公建筑2015年的全年逐时总用电能耗和空调用电能耗数据作为研究基础。首先，通过k-means聚类方法对全年能耗进行分组，将其划分为四大类别，每个类别代表了不同的能耗水平和设备使用模式。然后，通过对每一类的典型设备使用率曲线求平均值，构建出各类别的用电模式特征。 在预测模型构建过程中，研究人员不仅考虑了过去两周的用电数据以及气象因素，还引入了k-means聚类后的典型曲线数据作为输入，这显著提升了预测的准确性。通过对比，使用单一的日前两周数据和气象数据进行预测，相较于k-means-BP混合方法，预测的相对误差、均方根误差（RMSE）和平均绝对百分误差（MAPE）都有所提高。具体来说，BP神经网络的预测相对误差保持在5%以内，而k-means与BP的组合算法将这一误差控制在±2.5%以内，显示出明显的精度提升。BP预测的RMSE范围在4.6至9.0之间，MAPE在2.3%至4.4%之间，而k-means-BP算法将这些误差进一步减小到3.1%和2.0%。 这一研究的结果表明，结合k-means聚类和BP神经网络的预测模型在办公建筑逐时电负荷预测中表现出强大的性能优势，尤其在提高预测精度和稳定性方面取得了显著的进步。这对于电力系统的负荷管理、能源规划以及节能减排等方面具有重要的实际应用价值。此外，该研究还强调了数据驱动和多维度特征融合在提高预测精度中的关键作用，对于未来智能建筑和绿色能源管理提供了新的思路和技术支持。